F6180 Úvod do nelineární dynamiky. F6150 Pokročilé numerické metody FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu. F7780 Nelineární vlny a solitony

Podobné dokumenty
UMÍ POČÍTAČE POČÍTAT?

C2115 Praktický úvod do superpočítání

a) formulujte Weierstrassovo kritérium stejnoměrné konvergence b) pomocí tohoto kritéria ukažte, že funkční řada konverguje stejnoměrně na celé R

1. Chyby vstupních dat metody převedení úlohy na numerickou (řád použité metody) zaokrouhlovací reprezentace čísel v počítači

PJC Cvičení #2. Číselné soustavy a binární reprezentace proměnných

Data v počítači. Informační data. Logické hodnoty. Znakové hodnoty

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Základní principy zobrazení čísla Celá čísla s pevnou řádovou čárkou Zobrazení reálných čísel Aritmetika s binárními čísly

Fiala P., Karhan P., Ptáček J. Oddělení lékařské fyziky a radiační ochrany Fakultní nemocnice Olomouc

Obsah PŘEDMLUVA 11 ÚVOD 13 1 Základní pojmy a zákony teorie elektromagnetického pole 23

Číselné soustavy v mikroprocesorové technice Mikroprocesorová technika a embedded systémy

4 všechny koeficienty jsou záporné, nedochází k žádné změně. Rovnice tedy záporné reálné kořeny nemá.

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11

Úvod do programování 7. hodina

Matematika B101MA1, B101MA2

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně

PŘEDMLUVA 11 FORMÁLNÍ UJEDNÁNÍ 13

Měření indukčností cívek

Počítačový model plazmatu. Vojtěch Hrubý listopad 2007

Analýza a zpracování signálů. 5. Z-transformace

5. Umělé neuronové sítě. Neuronové sítě

20 - Číslicové a diskrétní řízení

Obsah PŘEDMLUVA...9 ÚVOD TEORETICKÁ MECHANIKA...15

zpracování signálů - Fourierova transformace, FFT Frekvenční

Architektury počítačů

Úvod do kvantového počítání

Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D.

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

Mikroprocesorová technika (BMPT)

G( x) %, ν%, λ. x, x, N, N nezáporné přídatné proměnné, ( ) 2 Matematické programování

Multirobotická kooperativní inspekce

35POS 2010 Počítačové systémy 1 Úvod, jazyk C Doc. Ing. Bayer Jiří, Csc. Ing. Pavel Píša

1. Základní pojmy a číselné soustavy

20 - Číslicové a diskrétní řízení

Floating Point. Jak je reprezentovaný a proč někdy nefunguje. 2. června 2013

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

Neuronové časové řady (ANN-TS)

FUZZY ANALÝZA SLOŽITÝCH NEURČIÝCH SOUSTAV - II

Algoritmy I. Číselné soustavy přečíst!!! ALGI 2018/19

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

Buckinghamův Π-teorém (viz Barenblatt, Scaling, 2003)

Umělé neuronové sítě

β 180 α úhel ve stupních β úhel v radiánech β = GONIOMETRIE = = 7π 6 5π 6 3 3π 2 π 11π 6 Velikost úhlu v obloukové a stupňové míře: Stupňová míra:

Základy algoritmizace

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Variace. Mocniny a odmocniny

Před zahájením vlastních výpočtů je potřeba analyzovat konstrukci a zvolit vhodný návrhový

1 Gaussova kvadratura

Globální matice konstrukce

0.1 Úvod do lineární algebry

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT. Institut biostatistiky a analýz

Čísla v plovoucířádovéčárce. INP 2008 FIT VUT v Brně

Příklady: - počet členů dané domácnosti - počet zákazníků ve frontě - počet pokusů do padnutí čísla šest - životnost televizoru - věk člověka

GENETICKÉ UČENÍ NEURONOVÝCH SÍTÍ GENETIC LEARNING OF NEURAL NETWORKS. Roman Biskup, Anna Čermáková

Algoritmus. Přesné znění definice algoritmu zní: Algoritmus je procedura proveditelná Turingovým strojem.

Kvantová informatika pro komunikace v budoucnosti

Úvod do problematiky numerických metod. Numerické metody. Ústav matematiky. 6. února 2006

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P14. Neuropočítače

Fyzikální laboratoř. Kamil Mudruňka. Gymnázium, Pardubice, Dašická /8

Propojení matematiky, fyziky a počítačů

Jak v Javě primitivní datové typy a jejich reprezentace. BD6B36PJV 002 Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické

Programování v jazyce C pro chemiky (C2160) 12. Specifické problémy při vývoji vědeckého softwaru

Objektově orientovaná implementace škálovatelných algoritmů pro řešení kontaktních úloh

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Aplikovaná numerická matematika

3. Mocninné a Taylorovy řady

Středoškolská technika SCI-Lab

5. Umělé neuronové sítě. neuronové sítě. Umělé Ondřej Valenta, Václav Matoušek. 5-1 Umělá inteligence a rozpoznávání, LS 2015

0.1 Úvod do lineární algebry

MATA Př 3. Číselné soustavy. Desítková soustava (dekadická) základ 10, číslice 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.

3 Jednoduché datové typy Interpretace čísel v paměti počítače Problémy s matematickými operacemi 5

REPREZENTACE DAT. Principy počítačů I. Literatura. Literály. Typy dat. Literály. Čísla Instrukce. Znaky. Logické hodnoty

Neuronové sítě Učení bipolárního perceptronu

Obsah přednášky. 1. Principy Meta-learningu 2. Bumping 3. Bagging 4. Stacking 5. Boosting 6. Shrnutí

Obr. 141: První tři Bernsteinovy iontové módy. Na vodorovné ose je bezrozměrný vlnový vektor a na svislé ose reálná část bezrozměrné frekvence.

výsledek 2209 y (5) (x) y (4) (x) y (3) (x) 7y (x) 20y (x) 12y(x) (horní indexy značí derivaci) pro 1. y(x) = sin2x 2. y(x) = cos2x 3.

1. Matice a maticové operace. 1. Matice a maticové operace p. 1/35

Aritmetické operace a obvody pro jejich realizaci

pracovní verze pren "Glass in Building", v níž je uveden postup výpočtu

Architektura - struktura sítě výkonných prvků, jejich vzájemné propojení.

Modelování a simulace Lukáš Otte

Neuronové sítě Ladislav Horký Karel Břinda

Datové typy a jejich reprezentace v počítači.

5. Optické počítače. 5.1 Optická propojení

KTE / PPEL Počítačová podpora v elektrotechnice

Funkce. Limita a spojitost

2. RBF neuronové sítě

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2016) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Matice. Přednáška MATEMATIKA č. 2. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel

3. Celistvé výrazy a jejich úprava 3.1. Číselné výrazy

Hodnocení přesnosti výsledků z metody FMECA

Neuropočítače. podnět. vnímání (senzory)

Úloha - rozpoznávání číslic

Aritmetika s velkými čísly na čipové kartě

Návrh vysokofrekvenčních linkových transformátorů

Paralelní programování

Principy počítačů a operačních systémů

Transkript:

Moderní metody modelování ve fyzice jaro 2015 přednáša: D. Hemzal cvičení: F. Münz F1400 Programování F5330 Záladní numericé metody F7270 Matematicé metody zpracování měření F6180 Úvod do nelineární dynamiy F6150 Poročilé numericé metody FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu F7780 Nelineární vlny a solitony F8370 Moderní metody modelování ve fyzice F8380 Zálady moleulového modelování a bioinformatiy strána předmětu: za http://www.physics.muni.cz/~hemzal/vyua/vyua.shtml

Obsah metoda onečných prvů (FEM), 7 týdnů MKD (vedení tepla), problémy s vlastními hodnotami (Schrödingerova rovnice) 1D-3D formulace MKP: slabá formulace ODE, tvarové funce, momentové integrály, orajové podmíny (částice v potenciálové jámě, vlnová rovnice) FDTD (Maxwellovy rovnice) neuronové sítě, 2 týdny perceptron, učení zpětným šířením chyby (fitování spetrálních profilů) Hopfieldova síť, samoorganizující se mapy (Kohonen) geneticé algoritmy, 2 týdny genotyp, selece, řížení mutace, hvězdičová schemata disrétní transformace, 2 týdny DFT, vlnová transformace RCWA pro výpočet Maxwellových rovnic soft algo orithms hands on tutorial: paralelní výpočetní architetura CUDA (optional) ab initio výpočty abinit/gaussian nebo přednáša: výlad jednotlivých metod s apliací na typicé úlohy, techniy ontroly výpočtu cvičení: používání (volně šiřitelných) programových balíů (gmsh, superlu, petsc, slepc, redsvd) podmíny uzavření předmětu ativní účast na cvičení (maximálně 3 neomluvené neúčasti) samostatně vyhotovená simulace jedné z úloh: -ohřev vzoru při laserové excitaci (Řiháče) - šíření světla v prostředí s proměnným indexem lomu (Zuzaňáová) -vypařování apy (Oleště, Koca) povinné milníy: sestavení rovnic: 5.týden disretizace úlohy: 10. týden řešení problému: 15. týden - simulace Diracovsého vodíového atomu (Gono) -Džato?, Prudil? součástí odevzdání úlohy je rátý přehledový protool, terý bude vyvěšen na stránách předmětu

reprezentace reálného čísla v počítači IEEE 754 single precision - 4 bajty bity: 31 30 23 22 0 znaméno exponent mantisa přesnost zápisu: lepší než 7 decimálních cifer double precision - 8 bajtů bity: 63 62 52 51 0 znaméno exponent mantisa přesnost zápisu: téměř 16 decimálních cifer quadruple precision spolehlivé řešení: multiple precission arithmetic násobení velých čísel rozdělit čísla na menší části (zapsané v bázi ) a násobit odděleně obětuje se počet součinů za zísání libovolné přesnosti (exponenty nehrají roli, mantisy lze vyjádřit jao celá čísla se zvoleným počtem míst) myšlena Karatsubova postupu x = x y = y xy = x 1 2 q + x 1q + K+ x2q + x1q + x0 1 2 q + y 1q + K+ y2q + y1q + y0 q 2 1 2 ( x 1 y + x y 1 ) q + K+ ( x2 y0 + x1 y1 + x0 y2 ) q + ( x1 y0 + x0 y1 ) q x0 y0 2 yq + + přílad: 1234 * 5678 = (0*10000+12*100 +34)(0*10000+56*100+78) = (12*56)10000+(78*12+34*56)100+34*78 čísla jsou v tomto typu aritmetiy (multiple precission) celou dobu uloženy ve formě rozladů a jsou definována pravidla pro operaci s těmito rozlady výhodou je možnost reurze Karatsuba přidal ještě optimalizaci počtu součinů onečná optimalizace: algoritmus Tooma-Cooa (řádu m,n)

nic nového pod Sluncem: Differential engine Charlese Babbage, cca 1820 x p[n] p 1 =p[n+1]-p[n] p 1 [n+1]-p 1 [n] 0 2-1 4 1 1 4 2 4 3 4 původní stroj: osm sloupců po jedenatřiceti cifrách složitý systém přenášení informací z nejvyšších bitů odečítání realizováno jao příčítání záporného čísla po onstruci v 1991 podle původních plánů plně funční nic nového pod Sluncem: Differential engine Charlese Babbage, cca 1820 x p[n] p 1 =p[n+1]-p[n] p 1 [n+1]-p 1 [n] 0 2-1 4 1 1 3 4 2 4 4 3 4 původní stroj: osm sloupců po jedenatřiceti cifrách složitý systém přenášení informací z nejvyšších bitů odečítání realizováno jao příčítání záporného čísla po onstruci v 1991 podle původních plánů plně funční

nic nového pod Sluncem: Differential engine Charlese Babbage, cca 1820 x p[n] p 1 =p[n+1]-p[n] p 1 [n+1]-p 1 [n] 0 2-1 4 1 1 3 4 2 4 7 4 3 11 4 původní stroj: osm sloupců po jedenatřiceti cifrách složitý systém přenášení informací z nejvyšších bitů odečítání realizováno jao příčítání záporného čísla po onstruci v 1991 podle původních plánů plně funční přesnost výpočtu náročnost výpočtu pro jednoduchost bereme součin a součet jao jednotu trvání : 1 FLOP přesnost výpočtu: ULP unit in a last place přílad: rozhraní CUDA pro výpočetní graficé arty NVIDIA nvidia Common Runtime Component operace chyba [ULP] rozsah trvání FLOP x+y, x*y 0.5 celý 4 1 1/x 1 celý 36 9 sqrtf(x) 3 celý 32 8 errff(x) 4 celý?? sinf(x) 2-48039.. 48039 x >10 7 32 8 signálové procesory